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g-3分布式锁.md

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7.4 分布式锁

网上有很多分布式锁相关的文章，写了一个相对简洁易懂的版本，针对面试和工作完全够用了。

什么是分布式锁？

对于单机多线程，在 Java 中，我们通常使用 ReetrantLock 这类 JDK 自带的 本地锁 来控制本地多个线程对本地共享资源的访问。对于分布式系统，我们通常使用 分布式锁 来控制多个服务对共享资源的访问。

一个最基本的分布式锁需要满足：

  • 互斥 ：任意一个时刻，锁只能被一个线程持有；
  • 高可用 ：锁服务是高可用的。并且，即使客户端的释放锁的代码逻辑出现问题，锁最终一定还是会被释放，不会影响其他线程对共享资源的访问。

通常情况下，我们一般会选择基于 Redis 或者 ZooKeeper 实现分布式锁，Redis 用的要更多一点，我这里也以 Redis 为例介绍分布式锁的实现。

基于 Redis 实现分布式锁

如何基于 Redis 实现一个最简易的分布式锁？

不论是实现锁还是分布式锁，核心都在于“互斥”。

在 Redis 中， SETNX 命令是可以帮助我们实现互斥。SETNX 即 SET if Not eXists (对应 Java 中的 setIfAbsent 方法)，如果 key 不存在的话，才会设置 key 的值。如果 key 已经存在， SETNX 啥也不做。

> SETNX lockKey uniqueValue
(integer) 1
> SETNX lockKey uniqueValue
(integer) 0

释放锁的话，直接通过 DEL 命令删除对应的 key 即可。

> DEL lockKey
(integer) 1

为了误删到其他的锁，这里我们建议使用 Lua 脚本通过 key 对应的 value（唯一值）来判断。

选用 Lua 脚本是为了保证解锁操作的原子性。因为 Redis 在执行 Lua 脚本时，可以以原子性的方式执行，从而保证了锁释放操作的原子性。

// 释放锁时，先比较锁对应的 value 值是否相等，避免锁的误释放
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
    return redis.call("del",KEYS[1])
else
    return 0
end

这是一种最简易的 Redis 分布式锁实现，实现方式比较简单，性能也很高效。不过，这种方式实现分布式锁存在一些问题。就比如应用程序遇到一些问题比如释放锁的逻辑突然挂掉，可能会导致锁无法被释放，进而造成共享资源无法再被其他线程/进程访问。

为什么要给锁设置一个过期时间？

为了避免锁无法被释放，我们可以想到的一个解决办法就是：给这个 key（也就是锁） 设置一个过期时间。

127.0.0.1:6379> SET lockKey uniqueValue EX 3 NX
OK
  • lockKey ：加锁的锁名；
  • uniqueValue ：能够唯一标示锁的随机字符串；
  • NX ：只有当 lockKey 对应的 key 值不存在的时候才能 SET 成功；
  • EX ：过期时间设置（秒为单位）EX 3 标示这个锁有一个 3 秒的自动过期时间。与 EX 对应的是 PX（毫秒为单位），这两个都是过期时间设置。

一定要保证设置指定 key 的值和过期时间是一个原子操作！！！ 不然的话，依然可能会出现锁无法被释放的问题。

这样确实可以解决问题，不过，这种解决办法同样存在漏洞：如果操作共享资源的时间大于过期时间，就会出现锁提前过期的问题，进而导致分布式锁直接失效。如果锁的超时时间设置过长，又会影响到性能。

你或许在想： 如果操作共享资源的操作还未完成，锁过期时间能够自己续期就好了！

对于 Java 开发的小伙伴来说，已经有了现成的解决方案：Redisson 。其他语言的解决方案，可以在 Redis 官方文档中找到，地址：https://redis.io/topics/distlock 。

Distributed locks with Redis

Redisson 是一个开源的 Java 语言 Redis 客户端，提供了很多开箱即用的功能，不仅仅包括多种分布式锁的实现。

Redisson 中的分布式锁自带自动续期机制，它提供了一个专门用来监控锁的 Watch Dog（ 看门狗），如果操作共享资源的还未完成的话，Watch Dog 会不断地延长锁的过期时间，进而保证锁不会因为超时而被释放。

我这里以 Redisson 的分布式可重入锁 RLock 为例来说明如何使用 Redisson 实现分布式锁：

// 1.获取指定的分布式锁对象
RLock lock = redisson.getLock("lock");
// 2.拿锁，具有 Watch Dog 自动续期机制
lock.lock();
// 3.执行业务
...
// 4.释放锁
lock.unlock();

可以看出，代码非常简洁直观。

如果使用 Redis 来实现分布式锁的话，还是比较推荐直接基于 Redisson 来做的。

Redis 如何解决集群情况下分布式锁的可靠性？

为了避免单点故障，生产环境下的 Redis 服务通常是集群化部署的。

Redis 集群下，上面介绍到的分布式锁的实现会存在一些问题。由于 Redis 集群数据同步到各个节点时是异步的，如果在 Redis 主节点获取到锁后，在没有同步到其他节点时，Redis 主节点宕机了，此时新的 Redis 主节点依然可以获取锁，所以多个应用服务就可以同时获取到锁。

针对这个问题，Redis 之父 antirez 设计了 Redlock 算法 来解决。

Redlock 算法的思想是让客户端向 Redis 集群中的多个独立的 Redis 实例依次请求申请加锁，如果客户端能够和半数以上的实例成功地完成加锁操作，那么我们就认为，客户端成功地获得分布式锁，否则加锁失败。

即使部分 Redis 节点出现问题，只要保证 Redis 集群中有半数以上的 Redis 节点可用，分布式锁服务就是正常的。

Redlock 是直接操作 Redis 节点的，并不是通过 Redis 集群操作的，这样才可以避免 Redis 集群主从切换导致的锁丢失问题。

Redlock 实现比较复杂，性能比较差，发生时钟变迁的情况下还存在安全性隐患。《数据密集型应用系统设计》一书的作者 Martin Kleppmann 曾经专门发文怼过 Redlock，他认为这是一个很差的分布式锁实现。感兴趣的朋友可以看看Redis 锁从面试连环炮聊到神仙打架这篇文章，有详细介绍到 antirez 和 Martin Kleppmann 关于 Redlock 的激烈辩论。

实际项目中不建议使用 Redlock 算法，成本和收益不成正比。

如果不是非要实现绝对可靠的分布式锁的话，其实单机版 Redis 就完全够了，实现简单，性能也非常高。如果你必须要实现一个绝对可靠的分布式锁的话，可以基于 Zookeeper 来做，只是性能会差一些。